門式起重機的故障分析

奚 宇，黃雙喜，李識唯，王 凱

（1.清華大學(xué) 自動化系，北京 100084；2.北京機械工業(yè)自動化研究所，北京 100120）

門式起重機的故障分析

奚 宇1，黃雙喜1，李識唯1，王 凱2

（1.清華大學(xué) 自動化系，北京 100084；2.北京機械工業(yè)自動化研究所，北京 100120）

1 門式起重機故障研究的現(xiàn)狀

在工地生產(chǎn)搬運或者是物流的機械化系統(tǒng)中，起重機類機械設(shè)備是不可缺少的大型動力工具。隨著人類生產(chǎn)規(guī)模的擴大和機械自動化設(shè)備功能的提升，搬運設(shè)備理所當(dāng)然占據(jù)了物流規(guī)劃系統(tǒng)的主導(dǎo)地位。門式起重機有很多優(yōu)點，這些優(yōu)點包括比如場地利用率很高，搬運貨物作用范圍廣，面對貨物的通用性能極強并且適用面大等等。

由于工作條件惡劣，使用頻繁等因素，門式起重機事故時有發(fā)生，一些文章[5]就一些特定易發(fā)生故障的零件上產(chǎn)生的事故進(jìn)行分析說明，還有一些文章[6]就針對關(guān)于門式起重機的故障樹分析做出討論，給出定性分析，還有一些文章根據(jù)故障樹分析法給出起重設(shè)備的故障分析[5,6]。為了安全生產(chǎn)，企業(yè)也開始著手研究故障發(fā)生的原因和故障之間的相關(guān)關(guān)系，有相關(guān)文獻(xiàn)[9]利用貝葉斯網(wǎng)路來研究故障之間的相關(guān)關(guān)系，但是目前關(guān)于貝葉斯網(wǎng)在故障方面的應(yīng)用還不是十分成熟，也有文獻(xiàn)專門研究如何優(yōu)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和學(xué)習(xí)的過程。

但是實際上關(guān)于門式起重機的故障分析和預(yù)防研究并不到位，由于起重機械內(nèi)部零件眾多，零件之間的耦合關(guān)系復(fù)雜，而且故障發(fā)生的概率小。故障的發(fā)生就很難預(yù)防，發(fā)生以后也難以定位。所以，一種相對簡單而且準(zhǔn)確的大型起重機設(shè)備的故障分析模式就顯得尤為重要。能否對于過去發(fā)生的故障進(jìn)行良好的數(shù)據(jù)梳理或者是對于未來將可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)防性的分析是門式起重機故障分析的關(guān)鍵步驟。但是傳統(tǒng)的故障樹分析方法需要準(zhǔn)確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來得到相應(yīng)的概率分布，而且得到的概率分布無法與其他故障建立聯(lián)系。所以，由于以上所述的種種原因，故障樹分析方法（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA）在起重行業(yè)的應(yīng)用實際上是有一定限制性的，但是FTA卻是故障分析的基礎(chǔ)。在FTA方法上進(jìn)行改進(jìn)是解決這類問題的關(guān)鍵[5,7]。

當(dāng)系統(tǒng)比較簡單，各個機械部件之間的關(guān)系不復(fù)雜的時候，利用FTA方法可準(zhǔn)確便捷的得到預(yù)期的分析結(jié)果。但是當(dāng)故障樹很復(fù)雜時，F(xiàn)TA的定量分析就顯得復(fù)雜低效。用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就能直接改進(jìn)FTA在定量分析方面的不足。另外，雖然FTA能夠表示設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和層級關(guān)系，但是故障樹建立完成以后就無法更改故障樹結(jié)構(gòu)，也無法接受并處理工作中學(xué)習(xí)到的新信息，更不能進(jìn)行人機交互。而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)的方法、或者專家系統(tǒng)的方法，可以隨著學(xué)習(xí)進(jìn)度的深入不斷的改進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及相關(guān)參數(shù)，提高故障診斷的靈活性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還可以建立系統(tǒng)中所有節(jié)點之間的相互關(guān)系，可以橫跨網(wǎng)絡(luò)幾層來分析故障相互之間的影響，從而進(jìn)行預(yù)測。

本文通過故障樹建立對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，包括如何最高效率得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)上下層之間的條件概率關(guān)系，如何應(yīng)用已知的故障數(shù)據(jù)得到先驗概率分布，并依據(jù)建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析故障等等。

2 故障樹轉(zhuǎn)化成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（置信網(wǎng)絡(luò)）的實質(zhì)是有向圖，整個圖由節(jié)點和表示節(jié)點之間從屬或邏輯關(guān)系的邊構(gòu)成。本文中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分別代表起重機實際發(fā)生的故障。在故障樹復(fù)雜，貝葉斯方法對于運算數(shù)量的顯著改善，尤其是節(jié)點數(shù)很多時是十分有意義的。貝葉斯故障樹的另外一個好處是，如果我們想得到整個系統(tǒng)的聯(lián)合概率，只需要求出最低層節(jié)點的概率值，以及有父子關(guān)系的節(jié)點之間的先驗概率。節(jié)點的概率值可以通過統(tǒng)計或者通過查找零件故障手冊等方法得到，而父子節(jié)點之間的條件概率關(guān)系則可以通過專家憑借經(jīng)驗、技術(shù)工人主觀或者是學(xué)習(xí)得到。

因為想要利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分析。就需要對FTA故障分析方法進(jìn)行改造。由于故障樹主要是由與和或門構(gòu)成，所以只需要定義門上的運算規(guī)則就可以。僅以與門為例，其余類似。方便起見，只給出兩個通路的情況，通路多于兩個同理。對于與門，規(guī)定圖1的改造，轉(zhuǎn)化表如表1所示。

圖1 故障樹與門的轉(zhuǎn)化

表1 故障樹與門轉(zhuǎn)化表

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)改造以后的分析模型可以根據(jù)實際的應(yīng)用需要進(jìn)行故障分析的定位。總體可以分成三種應(yīng)用方法：

1）直接計算起重機的故障概率，對于故障概率高的起重機進(jìn)行重點維護，小心使用。

2）利用先驗概率計算已知觀察到的故障導(dǎo)致起重機故障的概率。對于先驗概率大的節(jié)點進(jìn)行立刻維修，及時更換部件。屬于預(yù)測環(huán)節(jié)。

3）利用后驗概率進(jìn)行故障定位，后驗概率大的節(jié)點最容易使起重機故障的引發(fā)原因。屬于監(jiān)測環(huán)節(jié)。

3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)

實際故障樹向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化過程中，先驗概率的取得可能比較困難，因為故障發(fā)生的頻率較小或者沒有專門人員進(jìn)行統(tǒng)計而無法獲得統(tǒng)計性結(jié)果。這就給貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)帶來了一定的困難。目前在已經(jīng)知道貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的情況下一般有兩種先驗概率的參數(shù)學(xué)習(xí)方法，分別是最大似然估計以及最大后驗估計方法。

在樣本數(shù)據(jù)足夠多的情況下，采用最大似然估計就可以得到滿意的先驗概率參數(shù)估計結(jié)果，但是在實測樣本數(shù)據(jù)不足的情況下，結(jié)果很可能會出現(xiàn)誤差。在這種情況下我們可以采用最大后驗概率的方法（MAP）。MAP方法原理假設(shè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布為狄里克萊分布或β分布。

在故障樹轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由于起重機屬于復(fù)雜設(shè)備，其故障節(jié)點多，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜。如果樣本數(shù)據(jù)不完整就沒法進(jìn)行學(xué)習(xí)過程，條件概率的求取會異常困難。我們引入貝葉斯Noisy Or Gate（NOG）模型來處理這個問題。該模型只需要2n個條件概率值就可以計算連接概率，大大減少了計算量。并且很好的解決了在樣本數(shù)據(jù)不完整的情況下條件概率難以學(xué)習(xí)的問題。

NOG模型需要滿足的條件是：1）所有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為二項值。2）引起上層節(jié)點的原因相互獨立。3）每個原因的連接概率都存在為真的概率。假設(shè)所有原因節(jié)點構(gòu)成的集合為Xp，所有為真的原因節(jié)點構(gòu)成的集合為XT，所有為假的原因節(jié)點構(gòu)成的集合為MF。則由N個原因?qū)е律蠈庸?jié)點Y發(fā)生的連接概率可以表示為：

其中pi是各節(jié)點的先驗概率。但是當(dāng)XT為空集時，P(Y|Xp)=0，也就是說所有導(dǎo)致故障的原因都包含在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中。但是實際情況很難滿足構(gòu)建的故障樹或者轉(zhuǎn)化成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)包含了所有導(dǎo)致故障的原因。所以我們引入改進(jìn)后的Leaky Noisy Or Gate（LNOG）模型和New Leaky Noisy Or Gate（NLNOG）模型來處理這個問題，這兩個模型是 NOG 模型的拓展。

4 實驗驗證

門式起重機的搬運功能是由起重機各個零件互相協(xié)作完成的。隨著技術(shù)的提高，起重機內(nèi)部結(jié)構(gòu)細(xì)分功能增加，同時零件的耦合關(guān)系也越來越復(fù)雜。作者統(tǒng)計了某港口集團十臺MQ40-37式門式起重機在2013年十周之內(nèi)的故障發(fā)生情況。電氣控制部分故障發(fā)生的頻率最高。所以本文把電氣控制部分視為頭號研究探討對象。根據(jù)之前所提出的故障樹轉(zhuǎn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法。得到轉(zhuǎn)化完成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。其中的字母代表不同類型的故障。

轉(zhuǎn)化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分為3層，下兩層是由或門轉(zhuǎn)化成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，上兩層是由條件概率構(gòu)成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。為了進(jìn)一步提高故障分析的準(zhǔn)確性，采用改進(jìn)的MAP方法估計各下層節(jié)點的先驗概率。求得先驗概率以后，采用NLNOG方法求連接概率。最后可得條件概率如表2所示。

圖2 轉(zhuǎn)化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖

表2 求得條件概率結(jié)果

由此可見，在已知總故障發(fā)生的情況下對起重機檢修方面，K4冷卻設(shè)備出現(xiàn)故障的概率最大。而據(jù)不完全統(tǒng)計結(jié)果顯示，冷卻設(shè)備出現(xiàn)故障次數(shù)高達(dá)2.4次/周，遠(yuǎn)高于其他設(shè)備出現(xiàn)故障的頻率。貝葉斯分析結(jié)果與事實相符。

5 結(jié)束語

門座起重機整機系統(tǒng)故障分析涉及到金屬結(jié)構(gòu)、工作機構(gòu)、電氣控制、安全保護裝置等四大領(lǐng)域，涉及知識面廣、故障模式種類繁多、故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計不完善等因素，使得本課題具相當(dāng)?shù)睦щy和挑戰(zhàn)性。待繼續(xù)深入和改進(jìn)的部分有：

最上層條件概率的計算及先驗概率的估計帶有一定的模糊性，不同的節(jié)點可能得到相同的先驗概率，從而最終分析結(jié)果。而且專家人為給出的條件概率估計值有一定的主觀性。

文中僅對電氣控制故障進(jìn)行詳細(xì)分析，結(jié)構(gòu)其他幾種故障模式分析涉及甚少，且其他機構(gòu)的故障因為其不易觀察的原因，相對數(shù)據(jù)來源也較少。

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Failure analysis of gantry crane

XI Yu1, HUANG Shuang-xi1, LI Shi-wei1, WANG Kai2

最近幾年門式起重機發(fā)展很快，門式起重機的規(guī)模越來越大，內(nèi)部機械之間的耦合也越來越復(fù)雜。所以針對門式起重機的故障診斷也逐漸成為一項重要的內(nèi)容，將把貝葉斯分析方法應(yīng)用在在傳統(tǒng)的故障樹分析方法中，使得在數(shù)據(jù)不完整的情況下也可以得到指導(dǎo)性的門式起重機故障分析意見。并且根據(jù)實際數(shù)據(jù)分析MQ40-37型起重機的故障情況。

門式起重機；故障樹；貝葉斯分析

奚宇（1988 -），男，江蘇南京人，碩士研究生，研究方向為企業(yè)信息化與集成。

TQ055

B

1009-0134(2015)12(上)-0058-03

10.3969/j.issn.1009-0134.2015.23.16

2015-8-23